本篇内容主要讲解“Kubernetes gRPC负载均衡分析”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Kubernetes gRPC负载均衡分析”吧!
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docker-desktop >= 4.1.1
kubernetes >= 1.21.5
go >= 1.17
protobuf >= 3.17.3
istioctl >= 1.11.4
下载安装 Docker Desktop ，并启动内置的 Kubernetes 集群。
# 安装 Gobrew install go# 安装 Protobufbrew install protobuf# 安装 Istiobrew install istioctl kubectl config use-context docker-desktop istioctl install -y
github.com/jxlwqq/grpc-lb
拉取代码：
git clone git@github.com:jxlwqq/grpc-lb.gitcd grpc-lb
| 命令 | 说明 |
|---|---|
make init | 安装 protoc-gen-go 和 protoc-gen-grpc |
make protoc | 基于 proto 文件，生成 *_pb.go 和 *_grpc.pb.go |
make docker-build | 构建 docker 镜像 |
make kube-deploy | 在集群中部署服务 |
make kube-delete | 删除服务 |
make istio-inject | 注入 Istio 边车 |
具体逻辑，请查看 Makefile 文件。
所谓的四层就是基于 IP + 端口的负载均衡，而七层就是基于 URL 等应用层信息的负载均衡； Kubernetes 内置的 Service 负载均衡基于 iptables/ipvs 实现，仅支持 L4。换句话说， Service 支持 HTTP/1.1 协议，不支持 HTTP/2 协议。
而 Envoy(Istio) 则更为全能，支持被 gRPC 请求和响应的作为路由和负载均衡底层的所有 HTTP/2 功能。
本项目分别测试 Service 和 Envoy(Istio) 对 HTTP/RPC 负载均衡的支持情况。
cmd/server/main.go: 服务端，同时提供 HTTP 和 RPC 服务。响应的数据为服务端容器所在的 Pod 名称，（基于 Downward API）。
cmd/client-http/main.go: HTTP 客户端，通过 HTTP 方式，循环调用服务端接口，并打印返回值。
cmd/client-grpc/main.go: gRPC 客户端，通过 RPC 方式，循环远程调用服务端方法，并打印返回值。
服务端 server 在 Kubernetes 集群中以 Deployment 的方式部署 3 个副本，3 个副本的 Pod 名称各不相同，而 client-http 和 client-grpc 则会每秒调用一次服务端，并打印返回值。如果返回值中，三个 Pod 的名称都存在，则表明正在进行有效的负载均衡，否则，则表明未进行有效的负载均衡。
构建镜像：
make docker-build # 构建镜像（构建好的镜像，不 push 到远程仓库中）
查看镜像：
docker images ls
返回：
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE grpc-lb/client-grpc latest 95d32ead8d9b 12 seconds ago 16.6MB grpc-lb/client-http latest dbf0341206f6 22 seconds ago 11.5MB grpc-lb/server latest 1ef346785b2a 29 seconds ago 18.2MB
部署到集群中：
make kube-deploy # 在集群中部署服务
查看 Pod：
kubectl get pods
返回：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE client-grpc-6c565594f4-tdf75 1/1 Running 0 2m48s client-http-55d95c744d-f7nx4 1/1 Running 0 2m49s server-7c4bfd74d-29c69 1/1 Running 0 2m51s server-7c4bfd74d-4btvw 1/1 Running 0 2m51s server-7c4bfd74d-fk8zf 1/1 Running 0 2m51s
查看 client-http Pod 的日志：
export CLIENT_HTTP_POD=$(kubectl get pod -l app=client-http -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_HTTP_POD}"返回：
#1: server-7c4bfd74d-4btvw#2: server-7c4bfd74d-4btvw#3: server-7c4bfd74d-29c69#4: server-7c4bfd74d-fk8zf#5: server-7c4bfd74d-fk8zf#6: server-7c4bfd74d-29c69#7: server-7c4bfd74d-fk8zf#8: server-7c4bfd74d-4btvw#9: server-7c4bfd74d-fk8zf
查看 client-grpc Pod 的日志：
export CLIENT_GRPC_POD=$(kubectl get pod -l app=client-grpc -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_GRPC_POD}"返回：
#1: server-7c4bfd74d-fk8zf#2: server-7c4bfd74d-fk8zf#3: server-7c4bfd74d-fk8zf#4: server-7c4bfd74d-fk8zf#5: server-7c4bfd74d-fk8zf#6: server-7c4bfd74d-fk8zf#7: server-7c4bfd74d-fk8zf#8: server-7c4bfd74d-fk8zf#9: server-7c4bfd74d-fk8zf
可以看出，HTTP 请求在进行有效负载，而 RPC 请求在进行无效负载。
我们在集群中已经部署了一个 Istio，但是没有设置自动注入的命令空间，所以我们在这里进行手动注入。
手动注入：
make istio-inject # 注入 Istio 边车
查看 Pod：
kubectl get pods
返回：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE client-grpc-7864f57779-f6blx 2/2 Running 0 17s client-http-f8964854c-jclkd 2/2 Running 0 21s server-7846bd6bb4-bcfws 2/2 Running 0 27s server-7846bd6bb4-fv29s 2/2 Running 0 40s server-7846bd6bb4-hzqj6 2/2 Running 0 34s
查看 client-http Pod 的日志：
export CLIENT_HTTP_POD=$(kubectl get pod -l app=client-http -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_HTTP_POD}"返回：
#1: server-7846bd6bb4-hzqj6#2: server-7846bd6bb4-fv29s#3: server-7846bd6bb4-hzqj6#4: server-7846bd6bb4-hzqj6#5: server-7846bd6bb4-hzqj6#6: server-7846bd6bb4-hzqj6#7: server-7846bd6bb4-hzqj6#8: server-7846bd6bb4-bcfws#9: server-7846bd6bb4-fv29s
查看 client-grpc Pod 的日志：
export CLIENT_GRPC_POD=$(kubectl get pod -l app=client-grpc -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_GRPC_POD}"返回：
#1: server-7846bd6bb4-fv29s#2: server-7846bd6bb4-hzqj6#3: server-7846bd6bb4-fv29s#4: server-7846bd6bb4-bcfws#5: server-7846bd6bb4-fv29s#6: server-7846bd6bb4-hzqj6#7: server-7846bd6bb4-fv29s#8: server-7846bd6bb4-bcfws#9: server-7846bd6bb4-fv29s
可以看出，HTTP 请求 和 RPC 请求均在进行有效负载。
make kube-delete istioctl experimental uninstall --purge
到此，相信大家对“Kubernetes gRPC负载均衡分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
